• Journal of Information Processing Systems
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• 제14권5호
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• pp.1195-1214
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• 2018

Typical search engines may not be the most efficient means of returning images in accordance with user requirements. With the help of semantic web technology, it is possible to search through images more precisely in any required domain, because the images are annotated according to a custom-built ontology. With appropriate annotations, a search can then, return images according to the context. This paper reports on the design of a tourism ontology relevant to touristic images. In particular, the image features and the meaning of the images are described using various properties, along with other types of information relevant to tourist attractions using the OWL language. The methodology used is described, commencing with building an image and tourism corpus, creating the ontology, and developing the search engine. The system was tested through a case study involving the western region of Thailand. The user can search specifying the specific class of image or they can use text-based searches. The results are ranked using weighted scores based on kinds of properties. The precision and recall of the prototype system was measured to show its efficiency. User satisfaction was also evaluated, was also performed and was found to be high.

• 한국측량학회지
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• 제33권3호
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• pp.211-218
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• 2015

The analysis of remote sensing data depends on sensor specifications that provide accurate and consistent measurements. However, it is not easy to establish confidence and consistency in data that are analyzed by different sensors using various radiometric scales. For this reason, the cross-calibration method is used to calibrate remote sensing data with reference image data. In this study, we used an airborne hyperspectral image in order to calibrate a multispectral image. We presented an automatic cross-calibration method to calibrate a multispectral image using hyperspectral data and spectral mixture analysis. The spectral characteristics of the multispectral image were adjusted by linear regression analysis. Optimal endmember sets between two images were estimated by spectral mixture analysis for the linear regression analysis, and bands of hyperspectral image were aggregated based on the spectral response function of the two images. The results were evaluated by comparing the Root Mean Square Error (RMSE), the Spectral Angle Mapper (SAM), and average percentage differences. The results of this study showed that the proposed method corrected the spectral information in the multispectral data by using hyperspectral data, and its performance was similar to the manual cross-calibration. The proposed method demonstrated the possibility of automatic cross-calibration based on spectral mixture analysis.

• 한국어교육
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• 제29권2호
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• pp.1-23
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• 2018

This study aims to analyze words and phrases which are frequently used in newsletters from Korean elementary schools. In order to achieve this goal, high frequent words from school newsletters were selected and classified into content and function words, and the domains of the words were looked up. For this study 1,000 school newsletters were collected in the areas of Busan, Ulsan and Gyeongnam. In terms of parts of speech, nouns, especially common nouns, most frequently appeared in the school newsletters followed by verbs and adjectives. This result shows that for immigrant women who have basic knowledge on Korean language, it is useful to give translated words to get the message of school letters. Furthermore, school related terms such as facilities, regulations and activities of school and Chinese-based vocabularies are found in school newsletters. In case of verbs, the words which contain the meaning of requests and suggestions are used the most. Adjectives which are related to positive value and evaluation, and describing weather and season is frequently used as well.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.396-406
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• 2009

이 논문에서는 XML 문서의 효율적인 구조검색을 위하여 기존의 연구에 이어 엘리먼트들의 순서를 명시하는 메타데이터들을 추가로 개발하였고, 이들을 바탕으로 구조기반 인덱싱 모델을 설계하였다. 설계한 구조검색 인덱스들은 문서의 계층구조에서 수직관계에 있는 엘리먼트들 뿐만 아니라 수평관계에 있는 엘리먼트들을 효율적으로 검색할 수 있게 한다. 제안한 구조기반 인덱스의 성능을 평가하기 위해 프로토타입 XML 문서 검색 시스템 개발하였고, XML 코퍼스를 대상으로 검색 실험을 수행하였다. 자손검색, 조상검색, 형제검색에서 ETID 모델보다 평균 검색 시간이 약 12% 정도 향상되었으며, 특정 엘리먼트 타입의 순서를 명시한 검색에서는 평균 검색 시간이 ETID 모델보다 25% 이상의 향상률을 보였다. 이것은 이 논문에서 제시한 Etype, Asso, LSSO를 이용한 검색이 엘리먼트의 순서를 명시한 검색 성능 향상에 큰 기여를 한 것으로 분석된다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.693-700
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• 2023

텍스트 문서에서 주관적인 의견과 감정을 긍정 혹은 부정으로 분류하고 식별하는 자연어 처리의 한 분야인 감성 분석은 고객 선호도 분석을 통해 다양한 홍보 및 서비스에 활용할 수 있다. 이를 위해 최근 머신러닝과 딥러닝의 다양한 기법을 활용한 연구가 진행되어 왔다. 본 연구에서는 기존의 RNN 기반 모델들과 최근 트랜스포머 기반 언어 모델들을 활용하여 영화, 상품 및 게임 리뷰를 대상으로 감성 분석의 정확도를 비교 분석하여 최적의 언어 모델을 제안하고자 한다. 실험 결과 한국어 말뭉치로 사전 학습된 모델들 중 LMKor-BERT와 GPT-3가 상대적으로 좋은 정확도를 보여주었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.116-124
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• 2022

본 연구의 목적은 초등학교 5, 6학년 영어 교과서에 수록된 읽기 지문의 이독성을 분석하여 학년 간 수직적 연계성과 출판사 간 수평적 연계성을 살펴보는 것이다. 이를 위해 10종의 교과서에 수록된 읽기 지문을 코퍼스로 구축한 후, Coh-Metrix를 통해 각 교과서에 수록된 읽기 지문의 이독성을 분석하였다. 또한 일원배치 분산분석을 통해 산출된 이독성에 학년 간, 출판사 간에 통계적으로 유의한 수준의 차이가 있는지 살펴보았다. 이를 통해 얻어진 결과는 다음과 같다. 첫째, 동일 학년 내 읽기 지문의 출판사간 난이도 차이를 분석하여 수평적 연계성을 살펴본 결과 RDL2 지수에서 5학년 교과서간에 유의한 차이가 있었다. 둘째, 출판사 내에서의 학년 간 수직적 연계성을 분석한 결과 FRE와 FKGL 기준으로 교과서 A의 난이도가 5학년에 비해 6학년에서 높았으며, 이는 통계적으로 유의한 수준의 차이였다. 반면 RDL2를 기준으로 했을 경우 교과서 B의 난이도가 5학년에 비해 6학년에서 더 낮아지는 결과를 보았다. 이러한 결과는 FRE와 FKGL은 문장 길이와 단어 길이 중심으로 이독성을 산출하는 반면, RDL2는 내용어 중복, 단어 빈도 수, 문장의 통사적 유사성 등을 기초로 하고 있기 때문으로 보인다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권2호
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• pp.169-178
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• 2003

This study outlines two viewpoints the classification of phone likely unit (PLU) which is the foundation of korean large vocabulary speech recognition, and the effectiveness of Chiljongseong (7 Final Consonants) and Paljogseong (8 Final Consonants) of the korean language. The phone likely classifies the phoneme phonetically according to the location of and method of articulation, and about 50 phone-likely units are utilized in korean speech recognition. In this study auditory phonetical knowledge was applied to the classification of phone likely unit to present 45 phone likely unit. The vowels 'ㅔ, ㅐ'were classified as phone-likely of (ee) ; 'ㅒ, ㅖ' as [ye] ; and 'ㅚ, ㅙ, ㅞ' as [we]. Secondly, the Chiljongseong System of the draft for unified spelling system which is currently in use and the Paljongseonggajokyong of Korean script haerye were illustrated. The question on whether the phonetic value on 'ㄷ' and 'ㅅ' among the phonemes used in the final consonant of the korean fan guage is the same has been argued in the academic world for a long time. In this study, the transition stages of Korean consonants were investigated, and Ciljonseeng and Paljongseonggajokyong were utilized in speech recognition, and its effectiveness was verified. The experiment was divided into isolated word recognition and speech recognition, and in order to conduct the experiment PBW452 was used to test the isolated word recognition. The experiment was conducted on about 50 men and women - divided into 5 groups - and they vocalized 50 words each. As for the continuous speech recognition experiment to be utilized in the materialized stock exchange system, the sentence corpus of 71 stock exchange sentences and speech corpus vocalizing the sentences were collected and used 5 men and women each vocalized a sentence twice. As the result of the experiment, when the Paljongseonggajokyong was used as the consonant, the recognition performance elevated by an average of about 1.45% : and when phone likely unit with Paljongseonggajokyong and auditory phonetic applied simultaneously, was applied, the rate of recognition increased by an average of 1.5% to 2.02%. In the continuous speech recognition experiment, the recognition performance elevated by an average of about 1% to 2% than when the existing 49 or 56 phone likely units were utilized.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권11호
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• pp.109-117
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• 2021

최근 인간과 컴퓨터의 상호작용(HCI)을 위한 수단으로 음성기반 인터페이스의 사용률이 높아지고 있다. 이에 음성인식 결과에 오류를 교정하기 위한 후처리기에 대한 관심 또한 높아지고 있다. 그러나 sequence to sequence(S2S)기반의 음성인식 후처리기를 제작하기 위해서는 데이터 구축을 위해 human-labor가 많이 소요된다. 최근 기존의 구축 방법론의 한계를 완화하기 위하여 음성인식 후처리기를 위한 새로운 데이터 구축 방법론인 Back TranScription(BTS)이 제안되었다. BTS란 TTS와 STT 기술을 결합하여 pseudo parallel corpus를 생성하는 기술을 의미한다. 해당 방법론은 전사자(phonetic transcriptor)의 역할을 없애고 방대한 양의 학습 데이터를 자동으로 생성할 수 있기에 데이터 구축에 있어서 시간과 비용을 단축할 수 있다. 본 논문은 기존의 BTS 연구를 확장하여 어떠한 기준 없이 데이터를 구축하는 것보다 어투와 도메인을 고려하여 데이터 구축을 해야함을 실험을 통해 검증을 진행하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제11권5호
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• pp.17-25
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• 2022

기존의 한국어 품사 태깅 방식은 복합어를 단위 형태소들로 분해하여 품사를 부착하므로 형태소 태그가 세분화되어 있어서 태거의 활용 목적에 따라 불필요하게 복잡하고 다양한 어절 유형들이 생성되는 단점이 있다. 딥러닝 언어처리에서는 키워드 추출 목적으로 품사 태거를 사용할 때 복합조사, 복합어미 등 문법 형태소들을 단위 형태소로 분할하지 않는 토큰화 방식이 효율적이다. 본 연구에서는 어절을 형태소 단위로 토큰화할 때 어휘형태소 부분과 문법형태소 부분 두 가지 유형의 토큰으로만 분할하는 Head-Tail 토큰화 기법을 사용하여 품사 태깅 문제를 단순화함으로써 어절이 과도하게 분해되는 문제점을 보완하였다. Head-Tail 토큰화된 데이터에 대해 통계적 기법과 딥러닝 모델로 품사 태깅을 시도하여 각 모델의 품사 태깅 정확도를 실험하였다. 통계 기반 품사 태거인 TnT 태거와 딥러닝 기반 품사 태거인 Bi-LSTM 태거를 사용하여 Head-Tail 토큰화된 데이터셋에 대한 품사 태깅을 수행하였다. TnT 태거와 Bi-LSTM 태거를 Head-Tail 토큰화된 데이터셋에 대해 학습하여 품사 태깅 정확도를 측정하였다. 그 결과로, TnT 태거는 97.00%인데 비해 Bi-LSTM 태거는 99.52%의 높은 정확도로 품사 태깅을 수행할 수 있음을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권9호
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• pp.418-424
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• 2015

본 연구에서는 비방사능 값에 따른 소동물 in vivo실험에서 어느 정도의 비방사능에서부터 수용체-리간드의 결합능력의 변화와 선조체에서의 방사능 집적에 변화가 있는지를 규명하고자 실험을 진행하다. 18F-Fallypride을 3가지 값 ; 높은 비방사능 : 43.29~74 GBq/umol, 중간 비방사능 : 20.72~29.23 GBq/umol, 낮은 비방사능 : 6.29~8.51 GBq/umol)으로 나누어 순차적으로 혈관주사 후 Micro PET을 이용하여 90분 동적 스캔 하였다. 스캔 후 양쪽 선조체에서 Binding Potential(BP)을 구한 후 비교 분석하였다. 높은 비방사능과 낮은 비방사능, 중간 비방사능과 낮은 비방사능에서 유의한 차이가 나타났다. 또한 18F-Fallypride을 이용한 PET 영상비교에서는 높은 비방사능과 중간 비방사능에서는 선조체 에서 높은 방사능집적을 보여주었지만, 낮은 비방사능에서는 다른 두 비방사능에 비해 낮은 방사능 집적을 볼 수 있었다. 이는 18F-Fallypride의 약동학적 특성상 D2/D3에 대한 친화성이 좋기 때문에 비방사능 값이 어느 정도 떨어진 상태에서도 BP의 차이가 크지 않았다. 하지만 높은 비방사능에 비해 6.5배 낮은 비방사능 값 부터는 이미지 및 BP의 차이가 유의하게 나왔으므로 앞으로 18F-Fallyprdie을 이용한 선조체 PET연구에서는 이를 고려하여 실험 할 필요가 있을 것이다.